La vidéo, réalisée avec JMP 19, a été publiée en juillet 2026.
Utilisez les données de la Coupe du monde de football pour construire des modèles, explorer les relations spatiales et créer des visualisations informatives dans JMP. Découvrez comment exploiter les fonctionnalités de JMP en matière de visualisation itérative et de manipulation des données pour explorer et comprendre ces dernières.
Découvrez comment :
- Accédez aux données via l'intégration JMP Python. (Accédez aux données via ChatGPT et Python.)
- Préparer et transformer les données pour permettre des visualisations plus riches.
- Découvrez la corrélation entre la population et le classement international de chaque pays.
- Qualité de prise de vue du modèle en utilisant des variables clés telles que la distance et l'angle.
- Visualisez les résultats directement sur un terrain de football. (Explorez et représentez graphiquement l'action par les courses et les passes.)
- Créez des graphiques vectoriels pour analyser les mouvements de balle (passes et courses) et rejouer efficacement les séquences.
- Comparer les objectifs attendus aux résultats réels afin d'identifier les équipes et les joueurs surperformants et sous-performants tout au long du tournoi.
Ce webinaire aborde les points suivants : ajustement du modèle, sélection du modèle, profileur de prédiction, profileur de contours, intégration Python, générateur de graphes et générateur de flux de travail.
Prérequis suggérés :
- Connaissance des tables de données JMP.
- Connaissances de base en modélisation.
Ressources
Ce webinaire utilise des données de football accessibles au public et n'est ni affilié à, ni approuvé par la FIFA.
